SWARM Engineering ayuda a las empresas a optimizar sus cadenas de suministro con tecnología de última generación

Al entrar en el nuevo año, todo gira en torno a la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (AM). ¿Qué significan estas tecnologías para la sociedad en su conjunto y cómo se incorporarán a la vida cotidiana? Una de las principales motivaciones de los usuarios empresariales es el aumento de la productividad y la eficiencia.

Las aplicaciones de la IA a nivel empresarial también siguen creciendo. Numerosos clientes de Couchbase, en una amplia gama de industrias, están planeando utilizan la IA en sus empresas para crear una mejor experiencia para sus clientes. Ingeniería SWARM es un ejemplo de empresa que utiliza la IA para ayudar a transformar los negocios de sus clientes.

Ingeniería SWARM ofrece una plataforma SaaS que permite a las organizaciones del sector agroalimentario optimizar sus cadenas de suministro utilizando la computación cognitiva de última generación. SWARM facilita a los usuarios empresariales la definición de problemas y la búsqueda rápida de soluciones sin necesidad de codificación de software ni conocimientos avanzados de IA o aprendizaje automático. Los clientes que utilizan SWARM ahorran millones de dólares, minimizan los residuos y reducen su impacto medioambiental.

Los profesionales de la cadena de suministro deben pivotar más rápido

La plataforma de SWARM suele ser utilizada por un puñado de usuarios empresariales en grupos de planificación y logística de empresas agrícolas multinacionales. Aunque estos grupos son pequeños, su trabajo tiene una enorme repercusión en sus organizaciones. Por ello, es muy importante que puedan hacer ajustes rápidamente cuando cambien los insumos, por ejemplo, si suben los precios del combustible, hace mal tiempo o surgen problemas de transporte. Las hojas de cálculo de Excel y otras herramientas de planificación son demasiado lentas e inflexibles para poder pivotar con la rapidez necesaria.

Una plataforma basada en IA al alcance de todos

Una de las formas en que SWARM ayuda a sus clientes a captar y acceder a los conocimientos es con su asistente digital AVA, que funciona con IA. Asesor virtual agroalimentario. Los usuarios pueden trabajar con AVA para identificar y comparar los retos críticos a los que se enfrenta su empresa. AVA también puede entrevistar a los miembros del equipo operativo y a los directivos para captar el conocimiento tribal, las limitaciones y las interdependencias clave. Cuando un nuevo usuario se conecta, puede ponerse al día rápidamente simplemente formulando sus preguntas a AVA.

Hubo numerosas razones por las que SWARM eligió Couchbase para satisfacer sus necesidades, incluyendo el rápido desarrollo de prototipos, la rápida implementación de SQL, un almacén de valores clave y escalabilidad ilimitada para soportar el crecimiento futuro. SWARM también quería tener la tranquilidad de que, una vez configurado, Couchbase funcionaría de forma fiable sin necesidad de retoques constantes. Al tener todos los datos en un solo lugar, al equipo de ciencia de datos le resulta mucho más fácil ejecutar algoritmos de optimización y ofrecer una solución rápida a los clientes.

Ahorro de al menos $1 millones por optimización

La mayoría de los clientes acuden a SWARM porque tienen un problema importante con su cadena de suministro agroalimentario. Un ejemplo es una organización de planificación laboral que trabaja con un productor de arándanos y espárragos en Sudamérica. Tienen que tener en cuenta muchos niveles de optimización a la hora de planificar la logística tanto de la mano de obra como del transporte. Por ejemplo:

• • Ubicación - Sus jornaleros están repartidos por pueblos remotos. Esto engloba a miles de empleados en miles de lugares diferentes que necesitan ser transportados a muchos campos distintos cada día.
  • Transporte - Para determinar qué vehículos deben utilizarse para transportar a qué empleados, deben tener en cuenta la capacidad de cada vehículo, si tiene tracción a las cuatro ruedas y si funciona correctamente o necesita reparaciones.
  • Competencias de los empleados - Algunos trabajadores son más hábiles recogiendo arándanos o espárragos.
  • Tiempo - Cuando llueve, las carreteras pueden quedar arrasadas entre los empleados y los campos en los que tienen que trabajar.

SWARM se refiere a este tipo de situación como un "problema de optimización multiobjetivo". Si un cliente proporciona un conjunto de datos limpio, SWARM puede implantarlo con resultados visibles en tan solo tres meses. Su promesa es ahorrar a los clientes al menos $1 millón por optimizacióncon un rentabilidad media de la inversión de 3 a 10 veces. Su la reducción del tiempo total de planificación es de unos 400% - el sistema SWARM puede lograr en segundos o minutos lo que a un ser humano le suele llevar días o semanas, dependiendo del tamaño del conjunto de datos.

• • Leer el texto completo Estudio de caso de SWARM Engineering para saber más.
  • Inscríbete en Couchbase Capella DBaaS y empiece a probar la nube, sin compromiso.